Data Scientist/MLOps Spezialist:in (Artificial Intelligence) | Zürich, Switzerland | Schweizer Radio und Fernsehen

Position:	Data Scientist/MLOps Spezialist:in (Artificial Intelligence)
Institution:	Schweizer Radio und Fernsehen
Location:	Zürich, Switzerland
Duties:	Entwicklung und Integration von AI Services unter Verwendung von state-of-the-art Machine Learning Methoden und vielfältigen, multimedialen Daten aus verschiedenen Quellen; Konzeption und Bereitstellung von MLOps Workflows und Sicherstellen eines nachhaltigen, effizienten und resilienten Betriebs der AI Services; Einbringen Ihrer AI-Expertise bei der Ausformulierung von Anforderungen und Begleitung von Initiativen; Aktives Setzen von neuen technischen und methodischen Impulsen u.a. zur Stärkung der Datenkultur bei SRF
Requirements:	Mehrjährige Erfahrung in der Programmierung mit Python und den gängigen ML-Frameworks (z.B PyTorch, Scikit-Learn); Praktische Erfahrung im Betrieb von ML-Services (MLOps) in der Cloud und unter Verwendung von Infrastructure as Code (vorzugsweise AWS resp. Pulumi); Freude an der Arbeit mit unstrukturierten und heterogenen Daten; Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie eine ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit

Text:	Data Scientist/MLOps Spezialist:in (Artificial Intelligence) Entwicklung und Integration von AI Services unter Verwendung von state-of-the-art Machine Learning Methoden und vielfältigen, multimedialen Daten aus verschiedenen Quellen; Konzeption und Bereitstellung von MLOps Workflows und Sicherstellen eines nachhaltigen, effizienten und resilienten Betriebs der AI Services; Einbringen Ihrer AI-Expertise bei der Ausformulierung von Anforderungen und Begleitung von Initiativen; Aktives Setzen von neuen technischen und methodischen Impulsen u.a. zur Stärkung der Datenkultur bei SRF Mehrjährige Erfahrung in der Programmierung mit Python und den gängigen ML-Frameworks (z.B PyTorch, Scikit-Learn); Praktische Erfahrung im Betrieb von ML-Services (MLOps) in der Cloud und unter Verwendung von Infrastructure as Code (vorzugsweise AWS resp. Pulumi); Freude an der Arbeit mit unstrukturierten und heterogenen Daten; Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie eine ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit